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工业互联网为什么真的有用

数字化最大的优势是便于标准化,从而便于传承、便于持续改进、便于更加高效地持续改进,就是便于积累。看不到数字化的价值,往往是因为看不到持续改进的力量。而看不到持续改进的力量,往往是因为我们没有真正把自己定位在技术的引领者。

  • 2021-04-25
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AI芯片的新风向

人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工智能在半导体行业的发展,我们可以清晰地看到一条从云到终端的演进路线。 而随着人工智能技术的进一步演进,我们看到它正在进一步和物联网结合,超低功耗人工智能正是这个人工智能继续下沉的新动向。

  • 2021-04-25
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互联网金融案例精编

互联网金融就是互联网技术和金融功能的有机结合,依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系。当前我国的互联网+金融的格局,由传统金融机构和非金融机构组成,传统金融机构主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新,而非金融机构则是利用互联网技术进行金融运作的电商企业。相比于国外,包括英美等国早有发展,包括P2P、众筹、网络银行、网络保险、第三方支付等互联网金融企业,但是规模与他们庞大的传统金融行业相比还比较有限,也没有出现互联网金融爆发式增长的态势,其基本原因在于美国直接融资市场发达。而对于德国互联网金融业没有得到很好的发展,其中一个原因就在于德国银行体系提供的服务,已经能够比较好的满足德国企业尤其是中小企业的融资需求。

  • 2021-04-25
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智能建造产业链的核心产业筛选

智能建造是我国传统建筑业转型升级的必由之路,然而在企业转型实践过程中,部分企业对自身的发展定位不够明晰,企业转型难以取得突破性进展。其中一个重要原因在于国家层面缺少引领产业系统性发展的规划文件,企业本身也缺少对智能建造产业体系的深刻认识。因此,现阶段构建层次分明的智能建造产业体系就显得尤为重要。基于智能建造产业链,针对建筑业转型升级过程中存在的技术缺位,从 225 个智能建造相关产业中筛选出 45 个推动智能建造快速发展的核心产业,以期为构建智能建造产业体系、制定产业发展政策提供基础性建议。

  • 2021-04-25
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基于智能家居数据的住宅空调用能行为实测方法研究

空调用能行为数据是住宅能耗预测与模拟的研究基础。常规的问卷调查、户外电表读取、电能计量仪以及温湿度计等实测方法为以往的研究提供了大量基础数据,但仍然不够理想。随着物联网的快速发展,集监测与控制于一体的智能家居设备逐步得到大众的认可与采用。该文通过对智能家居设备的调研与实测方法分析,提出基于智能家居设备来开展空调用能行为实测的3个技术支撑要素,5个用能行为关键绩效指标以及其在实测数量、时长、成本、精度和实时数据等方面的技术优势,希望为相关用能行为数据收集提供更多实测方法与创新思路。

  • 2021-04-25
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轨道交通工程智能设计方法研究

计作为工程建设的重要环节,直接影响建设工程的投资效益和质量安全。近年来,信息技术及大数据人工智能技术快速发展,各行各业智能化趋势明显。随着城市轨道交通行业不断壮大,传统设计方法升级进程中,智能设计方法的探索性研究显得尤为迫切和必要。从智能设计总路线入手,以设计规范和落地应用为原则,经科学化分解为BIM正向设计、参数化驱动设计、智能设计3部分。分别对BIM正向设计体系的建立、参数化驱动设计工具的开发、智能设计具体研究内容和流程进行分析和解读,为轨道交通工程智能化设计方法探索提供研究参考。

  • 2021-04-25
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IT系统运维能力成熟度评估模型研究和实践

随着运营商IT系统云化转型的不断深入,系统规模也越来越大,传统依赖人工的运维手段逐渐向自动化、智 能化的运维手段转变,但目前还没有一个标准化的评估标准和机制,难以准确衡量运营商各省公司和各专业 公司在运维方面的水平和能力。本研究的目标是通过对智能化、自动化运维场景的分析研究,结合运营商IT 系统运维现状,建立一个普适性的标准模型,并制订运营商运维能力的成熟度评估方法,为提升运营商的运 维水平打下坚实基础。

  • 2021-04-25
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IBM+IT基础架构护航的_混合云_之旅

疫情带来的不确定性加速了数字化转型进程,使得数字化更必要、更紧迫。原本要花数年才能完成的数字化转型进程,可能要被压缩到一年,甚至几个月来完成。这个时候很多企业最关注的不是节流,不是业绩增长,而是“创新”与“速度”。

  • 2021-04-25
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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